export VLLM_USE_MODELSCOPE=True 3. 单4090启动 因尝试4090+2080ti混合部署,没有成功,所以只尝试分开部署, 首次执行命令,会从hf/modelscope下载模型,需要一定时间。 exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0vllm serve Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct-GPTQ-Int4 --dtype auto --api-key token-abc123 --max_model_len=...
如果已经安装了vllm,那么huggingface-hub应该也已经安装好了。 pip install huggingface_hub 找一处空间足够大的地方。需要约 40 GB 空闲空间来存放 INT4 量化的 72B 模型权重,最好是固态硬盘,从而获得最快的模型加载速度。首先将HF_ENDPOINT环境变量修改为 hf-mirror.com: export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror....
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)returnoutputsif__name__ =="__main__":# 初始化 vLLM 推理引擎model='/mnt/soft/models/qwen/Qwen2-72B-Instruct'# 指定模型路径# model="qwen/Qwen2-7B-Instruct" # 指定模型名称,自动下载模型tokenizer =None# 加载分词器后传入vLLM 模型,但不是必要...
高效的内存管理:通过PagedAttention算法,vLLM实现了对KV缓存的高效管理,减少了内存浪费,优化了模型的运行效率。 高吞吐量:vLLM支持异步处理和连续批处理请求,显著提高了模型推理的吞吐量,加速了文本生成和处理速度。 易用性:vLLM与HuggingFace模型无缝集成,支持多种流行的大型语言模型,简化了模型部署和推理的过程。兼容...
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --served-model-name Qwen2-VL-7B-Instruct --model /data1/MLLM/qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct-GPTQ-Int4 --tensor-parallel-size 8 --gpu-memory-utilization 0.8 --cpu-offload-gb 10 --port 5001 --host 0.0.0.0 --quantization gptq ValueError: The...
简介: 阿里云PAI-部署Qwen2-VL-72B踩坑实录 1. 概述 背景:主要用于图像、视频与文本的联合信息的理解场景。 本文以云产品功能、简单方案对比&售后技术排障的角度展开 2. 模型选型 Qwen2/Qwen2-VL-72B-Instruct:目标比较明确就是这个模型,需要结合阿里云的存储和异构算力在PAI上搭建该模型的推理服务。 Qwen2/Qwe...
本地一键部署Qwen2-VL系列全模型,包括Qwen2-VL-2B 、7B、72B模型。该模型是视觉多模态。Qwen2-VL能够理解超过20分钟的视频,用于高质量的基于视频的问题回答、对话、内容创作等。本地一键下载链接: 网盘下载:https://pan.baidu.com/s/1lp8UOJtzRqDx7O5GvqD75g 提取码: juh
vLLM:0.5.0 cuda: 12.2 模型:QWen2-72B-Instruct 三、安装步骤 1、安装Conda Conda 是一个开源的包管理系统和环境管理系统,旨在简化软件包的安装、配置和使用 对于Python环境的部署,能够非常方便的切换环境。 可以通过conda官网链接下载安装:https://www.anaconda.com/download#downloads ...
出现同样的问题,使用qwen2-72b-instruct模型,bf16/awq/gptq int4 int8 均有该问题,输入为长文本(多轮对话,尤其重复问题问多遍)或者极短文本(如vllm测试脚本,只有开始两个字)均非常容易激发这个问题,使用transformer/vllm/lmdeploy推理都会出现。使用默认生成参数,微调频率惩罚、重复惩罚也没有任何改善。如需要,...
坐等许久,Qwen2-72B终于发布了!这个模型一出世,直接杀进开源LLM排行榜第一,完全碾压美国最强的Llama3-70B。 有趣的是,第二名也是来自阿里的Qwen1.5-110B 在各大基准测试中,Qwen2-72B一举斩获了十几项世界冠军,尤其在代码和数学能力上提升最为明显。